关键词：深度学习;计算机视觉;YOLOv8;缺陷检测
摘 要：针对当前钢材缺陷检测中目标特征复杂导致检测精度较低的问题，提出了一种基于改进YOLOv8n的钢材缺陷检测算法GOS-YOLO。首先，使用由轻量级卷积GSConv构建的Slim-neck范式作为特征融合网络，在减小模型参数量的同时提高精度。其次，将骨干网络的部分C2f模块替换为与全维度动态卷积(ODConv)相结合的C2f＿ODConv模块，以实现模型的多维特征关注进而提高模型的精度。最后，将结合了多分支结构与压缩和激励操作的SENetV2注意力机制嵌入颈部网络，增强模型对复杂特征的提取能力。实验结果表明，在NEU-DET数据集上，GOS-YOLO的R、mAP50、mAP50-95较YOLOv8n分别提高了3.3%、1.7%、2.3%。在VOC2007数据集上mAP50-95提高了1%，FLOPs降低了16%。
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